基于数学形态学的焊缝图像边缘提取

焊缝图像的边缘提取是实现焊缝视觉跟踪的一个重要环节.用抗噪膨胀腐蚀型形态学算子对单边V型坡口横焊焊缝二值图像进行了边缘提取,并与传统的Roberts算子、Sobel算子、Canny算子、LOG算予以及典型的形态学腐蚀算子、膨胀算子和膨胀腐蚀算子的边缘提取效果进行了对比.结果表明,抗噪膨胀腐蚀型算子具有非常强的抗噪性,可以有效地提取出焊缝图像边缘,更利于后续的焊缝特征点提取.     

图像边缘检测算法的比较与分析

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题.介绍了几种经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行了分析.运用Matlab进行了算法的仿真,结果表明LOG算子比Sobel和Prewitt两个算子检测出的图像边缘更为连续,也比较细小.     

基于余弦角距离的蚁群边缘检测算法

提出一种基于余弦角距离的蚁群边缘检测算法,该算法利用改进的Sobel算子来计算梯度值,综合像素的灰度、梯度、领域特征进行特征提取,以余弦角距离为半径进行聚类,同时通过设置初始聚类中心、启发式引导函数和信息激素提高聚类速度.实验表明该算法优于Sobel、Canny算子和基于欧氏距离的基本蚁群分割算法,是一种有效的方法.     

基于扩展梯度算子的结构相似度图像质量评价方法

为了更精确地评估图像质量,提出了一种新的客观评价算法:基于扩展梯度算子的结构相似度图像质量评价方法(extended gradient-based structural similarity,E-GSSIM)。首先分析了结构相似度(structural similarity,SSIM)与梯度结构相似度(gradient-based structural similarity,GSSIM)的不足,提出应用扩展Sobel算子替代GSSIM的传统Sobel算子,从而能够从多个方向提取邻域的梯度信息。为了不破坏原图的固有图像属性及使所提取的梯度信息更具有一致性,在计算梯度信息的时候引入衰减与阈值因子。LIVE2、TID2008、TID2013与CSIQ四个图库的定性与定量验证表明,E-GSSIM算法要优于传统的PSNR、SSIM、GSSIM质量评价指标,更为符合人眼视觉感知结果。     

基于改进Wigner-Hough变换的多分量LFM信号特征提取

为了解决Wigner-Hough变换对多分量线性调频(LFM)信号特征提取受噪声困扰的问题,提出采用数字图像处理中改进的Sobel算子对含噪声信号的WVD时频图进行边缘特征检测,利用Hough变换对信号特征进行提取.通过对WHT,SPWD-Hough变换以及改进WHT 3种方法进行计算机仿真比较结果表明,改进的WHT对多分量LFM信号的特征提取效果最好.     

基于补色CFA模板的图像重构算法及其后续处理研究

采用双线性补色CCD插值算法对插出的图像再进行色空间转换（从CMYG转换到YCrCb空间）,然后分别对Y通道、Cr通道、Cb通道进行滤波处理,最后把图像再转换到RGB原色空间,这样既考虑了C,M,Y,G通道的色彩相关性,又滤掉了部分明显的伪彩。在后续处理中,应用Sobel算子对图像的边缘进行检测,然后对检测出的边缘用改进的中值滤波器滤波,并保持原贝尔模板中的数值不变,使滤波的图像与原始图像更接近,细节比以前的图像更丰富。     

基于梯度信息的灰度人脸检测

针对灰度图像提出了一种有效的人脸检测算法。首先对原始灰度图像利用Sobel边缘检测算子得到水平方向的梯度信息;在此基础上,结合人的眼睛灰度信息得到眼睛的初步候选区域,并根据眼睛的几何特征删除非眼睛区域;然后利用眼睛的几何特征以及人脸的“三停五眼”特性确定真正的眼睛和嘴的区域,在精确定位眼睛和嘴的几何位置后确定人脸区域;最后利用人脸的左右对称性来验证人脸。实验表明,该算法对于灰度图像的正面人脸定位以及人脸检测具有良好的效果。     

基于改进的变权缓冲灰色模型在沉降预测中的应用

针对灰色模型在中后期沉降预测中的精度问题,提出了单、双权幂函数弱化缓冲算子,并结合变权背景值建立改进的变权缓冲GM(1,1)模型。证明了新算子能提高光滑性、缩小级比偏差,实现对原始沉降数据的预处理。对于模型中的权值采用以还原值与原始值平均相对误差最小为目标的粒子群优化算法确定。最后,以高填方机场地表沉降数据预测为例,验证所提改进模型的有效性。结果表明：新算子能够有效弱化沉降序列受到的冲击扰动影响,结合变权背景值能显著提高灰色模型在中后期沉降预测中的精度。此外,对新算子的权值进行限定后,可得到两种不同的变权弱化缓冲算子。     

摄像机标定的棋盘格亚像素角点检测

针对传统最小核值相似区(small univalue segment assimilating nucleus,SUSAN)算子对棋盘格角点检测时会将角点与边缘混淆的缺点,提出了一种运算速度快、定位精度高的改进SUSAN亚像素角点检测算法。根据SUSAN模板中角点的特性,提出了灰度对称度的概念,利用灰度对称度区别出棋盘格的角点和边缘。在利用改进的SUSAN算子进行亚像素角点检测时,综合应用了索贝尔边缘算子、灰度平方重心法等方法。提出的亚像素级角点检测方法快速有效,在摄像机标定试验中,其重投影平均误差小于0.2个像素。     

基于改进Sobel算子的多仪表图像边缘检测算法

为了解决Sobel算子在多仪表图像检测中存在的边缘定位精度不高、提取边缘较粗以及对噪声敏感等缺点,提出了一种改进算法。首先在原有水平和垂直模板的基础上新增6个方向模板,提高了边缘定位精度,使其适用于纹理结构复杂的图像。然后根据图像的具体特征自适应确定阈值,有效去除图像的伪边缘。最后结合数学形态学的灰度腐蚀理论,对检测到的边缘进行细化处理。不仅能获得细化效果较好的边缘,同时可以有效的抑制噪声。实验结果表明:改进后的算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。     

基于次序统计滤波器的阶跃边缘检测

在二值图像的边缘检测理论中,经典的方法是用固定的卷积核构成边缘检测算子,如Sobel算子,Prewitt算子,Kirsch算子和Roberts算子等。它们对数字图像边缘的复杂几何结构缺乏算法自适应性。现作者将随机滤波的思想引入边缘检测,用次序统计滤波器构造随机卷积核,从而引入一种新的随边缘检测算子,将OSF边缘算子,并分别对雷达图像和文本图像实施边缘检测。实验结果证明了OSF边缘算子的有效性。     

几种边缘检测算子在红外图像处理方面应用研究

为了从原始红外图像中提取目标轮廓信息,并克服图像对比度低、噪声干扰大等缺点,需要对红外图像进行边缘检测处理。文章分析Sobel,Canny等几种常用边缘检测算子原理并将其应用于红外图像的边缘检测,同时根据仿真结果比较了它们所代表的一阶梯度算子、二阶梯度算子以及复合检测算子在不同类型红外图像边缘检测中的表现,总结了不同算子检测效果的特点并分析其对应的理论依据。为今后红外图像处理中边缘检测算子的选择提供了参考。     

基于TMS320DM642 EVM板的可见-紫外图像边缘检测研究

图像的边缘是图像的最基本特征之一。边缘检测可以应用在基于特征相关的图像配准方法中。根据在紫外检测中可见光与紫外图像配准、融合的实际需要,利用双光谱图像检测系统,在TMS320DM642评估板上用Sobel算子实现了对可见-紫外图像的边缘检测．为系统的图像配准提供了边缘检测的方法。     

夜间车道线原图像的预处理研究

夜间环境下车道线的准确检测是基于视觉的汽车智能辅助安全驾驶系统在夜间正常工作的前提和基础。夜间环境下含有车道线的原始图像具有平均灰度值较低和车道标识线与路面的对比度较低的特点,这使得传统日间环境下应用良好的算法难以适用。针对此,提出一种夜间车道线图像的预处理方法。首先,采用改进的局部直方图均衡化的算法对夜间环境下车道线原图像进行对比度增强处理;然后利用±45°Sobel算子对图像边缘增强;最后采用可变窗口和Otsu算法融合的方法来实现图像的二值化。     

一种基于改进结构的级联手势回归算法

基于手势特征和回归算法,通过改进传统的3D手势级联回归算法学习效率低的缺陷,提出一种新的基于手势变化特征的手部结构特征算子,有效减少了手部特征算子的维度,并对传统级联回归器进行了适应于手势变化的结构改进,使其针对手部结构的识别效率显著提高.在公开数据库及自建数据库分别进行实验,实验结果表明,该算法在保持手势识别准确度的同时,能有效提高执行效率.     

一种改进的基于方向滤波的指纹图像增强算法

在指纹滤波增强方法的基础上,提出一种基于方向滤波器的指纹图像增强算法.对指纹图像进行标准化处理,使用扩展的各相同性索贝尔算子计算梯度,并计算出指纹的方向图;根据指纹图像的特点提出了一组方向滤波器,根据纹线的局部方向对指纹图像进行滤波,起到了消除噪声、增强有效纹线信息的作用,为提取特征点提供了良好的图像质量,实验结果证明各相同性索贝尔算子在纹线方向提取上有良好的应用效果.     

基于微分算子的边缘检测及其应用

边缘是图像中的重要特征,利用微分算子能够检测图像中的边缘.对常用的Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace算子、LOG算子的基本原理进行了分析,并利用这几种微分算子对图像边缘检测进行了仿真,对比分析了这几种微分算子的优缺点.最后,展示了微分算子边缘检测的应用.     

遗传算法的多样性与收敛性

从遗传算法的选择算子研究多样性和收敛性对求解速度和质量的影响. 通过遗传算法解决TSP问题, 介绍了具有多样性的轮盘赌算子和具有收敛性的标准锦标 赛算子, 在综合考虑多样性和收敛性的基础上, 通过改进提出保留上代锦标赛算子和新锦标赛算子, 并得出结论, 增加其多样性, 会使收敛速度变慢; 加快其收敛速度则会破坏其种群多样性, 从而影响在限定的代数内找到最优解的机会, 并影响最终解的质量. 为更好地解决实际问题, 需折衷考虑多样性和收敛性.     

基于 Sobel算子与旋转投影的纸币图像倾斜校正法

纸币图像的倾斜会严重影响其中字符识别的精度,为此,需要在字符识别前对纸币图像进行倾斜校正。采用Sobel算子和旋转投影来进行纸币图像的倾斜校正。首先使用Sobel算子和旋转投影来获取倾斜纸币图像的倾斜角度,然后采用双线性插值对纸币图像进行水平旋转校正和垂直错位偏移校正。同时,综合考虑了实际情况和校正的实时性,并规定水平倾斜角和垂直倾斜角都不大于10°。从实验结果来看此方法校正效果较为明显。     

Do search and selection operators play important roles in Multi-objective Evolutionary Algorithms: A case study

Multi-objective Evolutionary Algorithm (MOEA) is becoming a hot research area and quite a few aspects of MOEAs have been studied and discussed. However there are still few literatures discussing the roles of search and selection operators in MOEAs. This paper studied their roles by solving a case of discrete Multi-objective Optimization Problem (MOP): Multi-objective TSP with a new MOEA. In the new MOEA, We adopt an efficient search operator, which has the properties of both crossover and mutation, to generate the new individuals and chose two selection operators: Family Competition and Population Competition with probabilities to realize selection. The simulation experiments showed that this new MOEA could get good uniform solutions representing the Pareto Front and outperformed SPEA in almost every simulation run on this problem. Furthermore, we analyzed its convergence property using finite Markov chain and proved that it could converge to Pareto Front with probability 1. We also find that the convergence property of MOEAs has much relationship with search and selection operators. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (60133010,70071042,60073043) Biography: Yan Zhen-yu( 1977-), male, Master student, research interests: computational intelligence, evolutionary computation.